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Forschungszentrum zu KI und Gesundheit in Bremen

Künstliche Intelligenz fürs Gesundheitswesen
Forschungszentrum zu KI und Gesundheit in Bremen

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Zu Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen arbeiten in Bremen Forscher verschiedener Einrichtungen zusammen (Bild: Eisenhans/stock.adobe.com)
Für ein virtuelles „AI Center for Health Care“ in der U Bremen Research Alliance stellt das Land Bremen Mittel zur Verfügung. Noch in diesem Jahr startet die Förderung für fünf Projekte, die sich um KI-Anwendungen im Gesundheitswesen drehen.

Ein virtuelles Institut, dass Kooperation über Einrichtungsgrenzen hinweg ermöglicht, will die U Bremen Research Alliance auf die Beine stellen. Im „AI Center for Health Care“ sollen Forscher künftig untersuchen, was Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, kurz AI) für die Gesundheitsforschung leisten kann.

Gesundheitswissenschaften und KI kombinieren

In der U Bremen Research Alliance kooperieren die Universität Bremen und zwölf Institute der bund-länder-finanzierten außeruniversitären Forschung. Dazu gehören Forschungsinstitute der Fraunhofer-Gesellschaft, Max-Planck-Gesellschaft, Leibniz-Gemeinschaft und Helmholtz-Gemeinschaft, sowie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Gesundheitswissenschaften sind einer der Schwerpunkte der Zusammenarbeit – neben Meeres-, Polar- und Klimaforschung, Materialwissenschaften und Minds, Media, Machines. Einer der Initiatoren des AI Center for Health Care ist Prof. Dr.-Ing. Horst Hahn, Sprecher des Leitprojekts „Künstliche Intelligenz“ in der U Bremen Research Alliance.

Unter den eingereichten Bewerbungen hat eine Kommission nun fünf Projekte ausgewählt, die noch im laufenden Jahr starten werden. Grundlage sind Mittel, die das Land Bremen dem U Bremen Research Alliance e.V. zu Verfügung stellt. Die „zukunftsweisenden Projekte“ verknüpfen Künstliche Intelligenz und Gesundheitsforschung. „Und sie befördern die engen Kooperationen unserer Mitgliedseinrichtungen weiter“, sagt Prof. Dr. Iris Pigeot, stellvertretende Vorsitzende der Allianz.

Projekte zeigen, was KI im Gesundheitswesen leisten könnte

In den ausgewählten Projekten geht es um:

  • AI surgery tracking
    Wie robuste und anwenderfreundliche Unterstützungssysteme aus dem Bereich KI die chirurgische Versorgung verbessern können, untersuchen Mitarbeiter des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin Mevis und der Universität Bremen.
  • Der Intelligente Digitale Leitlinien-Editor (Ideal)
    Im Projekt Intelligenter Digitaler Leitlinien-Editor soll eine Methodik entstehen, um die die Planung effizienter klinischer Studien vereinfacht. Auch sollen die Ergebnisse durch einen digitalen Leitlinien-Editor schnell in bestehende Leitlinien integriert werden können. An diesem Forschungsvorhaben beteiligen sich das Fraunhofer Mevis, das Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS und die AG Angewandte Statistik der Universität Bremen.
  • KI-gestützte intelligente Magnetresonanz-Bildgebung
    Effiziente maschinelle Lernverfahren unterstützen soll eine anwendungsnahe Sprache für die Entwicklung von Bildgebungstechniken in der Magnetresonanztomographie (MRT). Auch soll automatisiert die bestmögliche Bildgebung ausgewählt werden. Die Universität Bremen, das Fraunhofer Mevis und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) kooperieren in diesem Projekt.
  • Nako+Ilse: Multimodale Datenfusion zur frühzeitigen Erkennung von Demenz
    Multimodale Daten verschiedener Studien wollen die Forscher zusammenführen, um die Vorhersage des biologischen, immunologischen und kognitiven Alters von Individuen zu verbessern. Das soll die Früherkennung von Demenz unterstützen. Projektpartner sind hier das Fraunhofer Mevis und die Universität Bremen.
  • Multimodaler Normatlas und synthetisches Datenmodell auf Basis der NAKO Gesundheitsstudie (Nako-MNA)
    Im Projekt Nako-MNA soll ein multimodales implizites Datenmodell entstehen. Die Basis dafür liefern kombinierter Bilddaten und komplexe tabellarische Daten der Nako-Gesundheitsstudie. Mit einem KI-basierten System sollen sich Normabweichungen und bislang unentdeckte Zufallsbefunde besser auffinden lassen. Hieran arbeiten das Leibniz BIPS und das Fraunhofer Mevis.

www.uni-bremen.de/research-alliance/kuenstliche-intelligenz/ai-center-for-health-care


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